Migliorare prodotti, processi e servizi analizzando i report di manutenzione

Le aziende manifatturiere, sempre più frequentemente, offrono ai clienti pacchetti che sono identificati come sistemi prodotto-servizio (Product-service systems, Pss). Tali offerte si basano su combinazioni di prodotti tangibili e servizi intangibili che mirano a creare valore per aziende e utenti, cambiando anche la relazione intercorrente fra di loro. L’idea alla base delle offerte di PSS è, infatti, quella di creare rapporti stabili e di lungo termine tra venditore e cliente, con benefici per entrambi. La creazione di queste relazioni si basa sul presupposto che la vendita del bene fisico stabilisce il primo contatto tra le parti, mentre l’offerta di servizi permette di avere un rapporto continuativo. In questo modo, da un lato il produttore può contare su flussi di cassa certi e proiettabili nel futuro, mentre dall’altro i clienti hanno il supporto continuativo del produttore per quanto riguarda la risoluzione delle problematiche che si presentano durante l’operatività dei macchinari, favorendo, quindi, l’affidabilità e la produttività degli stessi. Tutto questo va collocato all’interno del momento di trasformazione che le aziende stanno vivendo come conseguenza della Quarta rivoluzione industriale e dell’aumentata competitività frutto della globalizzazione. Questo spiega perché, nell’attuale scenario industriale, le offerte basate sui Pss, mirate a creare lunghe e stabili relazioni con i clienti si stanno diffondendo sempre di più. Per far sì che queste si mantengano nel tempo, diventa fondamentale per le aziende manifatturiere offrire servizi nella maniera adeguata ed essere in grado di garantire un’elevata reattività alle richieste dei clienti, assicurando un’ampia soddisfazione degli stessi. Tra i servizi disponibili, la manutenzione è sicuramente tra i più diffusi, visto il contributo che può apportare nel garantire disponibilità, affidabilità e produttività dei macchinari. Offrire questo servizio al meglio significa mettere il cliente nelle condizioni di avere a disposizione macchinari operanti nelle corrette condizioni il più a lungo possibile e di creare prodotti di qualità conformi alle aspettative del cliente. In generale, è però impossibile prevedere fin dalla progettazione il comportamento dei componenti durante la fase operativa, visto che non sempre gli utenti seguono alla lettera le indicazioni circa le condizioni di utilizzo dei macchinari. Questo causa difficoltà nella definizione dei cicli di manutenzione ottimale, che richiedono aggiornamenti costanti per allinearsi e adattarsi al meglio alle reali condizioni operative. Per tale motivo è necessario costruire nel tempo una solida conoscenza relativa alla manutenzione sulla base delle condizioni operative, aggiornando, di volta in volta, le ipotesi iniziali e il sapere pregresso relativamente alle informazioni che emergono dall’utilizzo dei macchinari. Non solo, va aggiornata la conoscenza sulle tecniche di risoluzione delle problematiche, anche sulla base di quanto emerge dagli interventi eseguiti. In questo senso, l’archiviazione e il riutilizzo dei dati generati durante l’esecuzione degli interventi di manutenzione influiscono sull’efficacia della fase di apprendimento.

Analizzare i report di manutenzione per migliorare il servizio

Di solito, informazioni dettagliate e feedback delle attività di manutenzione sono descritti in report memorizzati dalle aziende nei loro sistemi informativi interni. È evidente che questa grande quantità di conoscenza generata dai tecnici può essere rilevante per sapere perché si verificano alcuni guasti e per capire come risolverli. Inoltre, le conoscenze generate durante l’esecuzione degli interventi potrebbero essere riutilizzate dall’azienda a vari livelli per modificare qualcosa nel processo di erogazione del servizio di manutenzione o nella gestione delle risorse (per esempio, per semplificare l’esecuzione delle attività, ridurre guasti specifici o aumentare la vita utile dell’asset). Nonostante la disponibilità di informazioni degne di nota nei report dei tecnici, molte aziende non eseguono analisi approfondite. Ciò viene di solito imputato alla mancanza di risorse allocate a questo compito, ma anche alla carenza di competenze e conoscenze riguardo a strumenti per l’analisi e l’estrazione di informazioni da report con lunghe e dettagliate descrizioni testuali. In molti casi, i documenti sono archiviati con il solo scopo di gestire controversie con i clienti (per esempio, l’attribuzione di responsabilità nel caso di prodotti in garanzia). L’obiettivo dell’articolo è quello di evidenziare come, dall’analisi dei report, le aziende possano estrarre informazioni in grado di impattare sia sull’erogazione del servizio di manutenzione sia sulla progettazione dei macchinari, alimentando così un miglioramento che tocca più aspetti dei processi. In particolare, l’obiettivo è discutere di come tramite l’applicazione di tecniche di analisi dei testi (text mining) basate sul Machine learning (Ml) sia possibile generare nuove conoscenze.